长期以来，科学界一直在探索自闭症群体在面孔处理方面的神经机制。自闭症患者往往表现出较少的主动注视、较少的眼神交流，或者在记忆面孔和解读面部表情时遇到更多困难。早在21世纪初，耶鲁大学的研究人员就曾报告称，自闭症患者负责处理面孔的大脑区域活性低于神经典型（非自闭症）人群。
为了获得更全面的视角，耶鲁大学儿童研究中心哈里斯教授、脑与心智健康中心主任詹姆斯·麦克帕特兰（James McPartland）及其同事开展了一项涉及约400名儿童的大规模研究。他们利用脑电图（EEG）技术，记录并分析了跨越整个头皮的电信号，而非像以往研究那样仅局限于局部脑区。
通过引入机器学习技术，研究团队分析了来自自闭症生物标志物临床试验联盟（ABC-CT）的数据。在实验中，参与者观看面孔和日常物品的图片，128个电极记录下的全头皮电信号被输入算法中，以评估脑电模式能否揭示儿童当前正在观察的内容。
结果显示，神经典型儿童的大脑活动能够清晰地反映其对面孔的注视，而自闭症儿童的这一特征则明显减弱。正如该研究的第一作者、休斯敦大学心理学助理教授、麦克帕特兰实验室前博士后杰森·格里芬（Jason Griffin）所指出：“我们在头皮上测得的自闭症儿童神经活动没有那么鲜明。”此外，神经典型儿童对面孔的神经反应随年龄增长而变得更加特异化和精细，但自闭症儿童并未表现出这种随年龄变化的轨迹。
面部识别差异的出现时间可能比预期更早
这项研究还揭示了这些神经差异在视觉感知早期阶段的演变。识别一张面孔涉及多阶段的神经加工。以往关于自闭症面孔知觉的研究多集中于N170脑电波——这是一种在看到面孔约170毫秒后产生的电活动变化，且已知自闭症患者的N170反应通常会出现延迟。
通过扩大时间窗口并分析全范围的电生理信息，研究人员发现面孔处理的差异在N170信号出现之前就已经存在。麦克帕特兰强调：“当我们采用一种更能包容全时间段信息的分析方法时，我们发现自闭症相关的差异在更早的视觉加工阶段就已经发生了。”
对早期干预与诊断的潜在启示
这些发现可能最终改变自闭症的临床诊断方式及支持性干预的开发。临床历史曾出现过试图通过强制自闭症儿童保持眼神交流来纠正社交困难的做法，但后续研究表明这种方法并无效。深入理解大脑中面孔处理的发育机制，有助于制定更具针对性和合理性的支持策略。
研究人员指出，研究所观察到的神经特征与自闭症潜在的发育特质紧密相关，而非单纯反映后天生活经验的积累。鉴于这些差异根植于发育过程，针对自闭症儿童面部情绪解读的早期支持或许在儿童时期引入会产生更佳效果。不过，研究者也强调，自闭症并不一定总是会带来需要干预的困难，许多神经多样性群体并未体验到明显的障碍。
目前，临床确诊自闭症主要依据行为评估，缺乏常规的客观生物学测试。这项研究中发现的面部相关脑电活动模式，有望为未来开发更客观的诊断工具、识别适合特定社交技能治疗的自闭症人群铺平道路。虽然将其应用到临床实践仍需更多研究，但这无疑为探究自闭症大脑如何加工面孔迈出了重要一步。